每(mei)经编(bian)辑：张锦河
开栏语：《AIGC行业周报》梳理AIGC行业一周内(nei)发生的重要动态(tai)，产(chan)品发布和(he)业内(nei)大咖的最新观点。
图片来(lai)源：每(mei)经制图
一、企业动态(tai)
（一）AI独角兽集体求卖身，大模型领域新一轮洗牌期到来(lai)
近期，多家AI领域的明星初创(chuang)公司(si)如Adept、Humane AI、Reka AI和(he)Stability AI等纷纷寻求收购或合并，显示出AI大模型行业正在进入一个新的洗牌期。这些公司(si)面临成本压力、商业模式不(bu)明确和(he)市场(chang)竞争等问题，部分公司(si)因产(chan)品市场(chang)反响不(bu)佳、资金短缺或对未来(lai)商业模式的不(bu)确定性而急于寻找买家。同时，科技巨头也在积(ji)极收购AI技术、人才和(he)资源，以加强自身在AI领域的竞争力。这一现象反映(ying)出AI行业正在经历(li)从快速增长到整合资源、聚焦商业模式的转变，同时也暗示了AI初创(chuang)企业在实现商业成功(gong)方面需要探索更(geng)多可能(neng)性。
（二）普华永道与OpenAI合作，为其10万员工部署ChatGPT企业版
5月30日，全球四大会计事务所之一的普华永道（PwC）在官网宣布，与OpenAI达(da)成技术、市场(chang)双向合作，成为其最大客户(hu)和(he)首(shou)家产(chan)品经销商。根据合作协议，普华永道将为美国75,000名(ming)员工和(he)英国26,000名(ming)员工提供ChatGPT Enterprise服务。此举标志着生成式AI在普华永道的实际业务用(yong)例中从试验阶(jie)段转向具体场(chang)景落地，普华永道已确定3,000多个业务用(yong)例，旨在通过AI技术提高效率和(he)降低成本。此外，普华永道还将利用(yong)OpenAI最新发布的多模态(tai)模型GPT-4o，并结合自身内(nei)部数据对GPT系列模型进行微(wei)调，创(chuang)建定制化的AI助手，以支持员工在财务审计、税务审查、代(dai)码开发和(he)报告生成等方面的工作。普华永道的全球业务网络也使其成为OpenAI产(chan)品的重要销售(shou)渠道，目前已与美国950家企业客户(hu)就加速部署生成式AI展开沟通。此合作同时也兑现了普华永道在生成式AI领域投资10亿美元(yuan)的承诺，并预期将提升公司(si)在行业中的竞争力和(he)业务执行效率。
（三）英伟达(da)进军云服务市场(chang)，DGX Cloud成战略重点
上周，英伟达(da)（Nvidia）宣布了未来(lai)几年内(nei)向云计算领域投入近90亿美元(yuan)的计划，这一数字较1月份的承诺增长了近两倍。英伟达(da)的DGX Cloud服务旨在为用(yong)户(hu)提供易于访问的高性能(neng)计算资源，特别是为深度(du)学习和(he)AI应用(yong)设计。这项服务基于Nvidia的DGX系列超级计算机，用(yong)户(hu)可以在云端(duan)租用(yong)这些资源而无(wu)需自行购买和(he)维护昂贵的硬件。DGX Cloud还使Nvidia能(neng)够租用(yong)亚马逊、微(wei)软、谷歌和(he)甲骨文等云提供商的GPU服务器，再转租给客户(hu)，这可能(neng)改变Nvidia与其最大客户(hu)间的关(guan)系。英伟达(da)此举意(yi)在减少客户(hu)对AWS、Google Cloud或Microsoft Azure等云服务提供商的依赖，同时也为其自身在云服务市场(chang)中建立起直接的竞争地位。
二、产(chan)品动态(tai)
（一）百度(du)推动智(zhi)能(neng)体普及，开拓(tuo)AI应用(yong)新场(chang)景
5月30日，百度(du)在移动生态(tai)万象大会上展示了其在大模型竞赛中的新动向，重点发布和(he)升级了包括百度(du)搜索、文心一言App、百度(du)文库(ku)、文心智(zhi)能(neng)体平台等产(chan)品。百度(du)致(zhi)力于降低大模型使用(yong)门槛，推动智(zhi)能(neng)体技术的普及，使其成为提高生产(chan)力的工具。百度(du)智(zhi)能(neng)体平台支持简易开发，提供流(liu)量优势，并已经吸(xi)引了众多开发者和(he)企业入驻(zhu)，覆盖(gai)了广泛的应用(yong)场(chang)景。百度(du)的策略不(bu)仅着眼于打(da)造自己的AI应用(yong)生态(tai)，同时也为行业提供基础设施和(he)标准化路径(jing)，旨在通过AI技术解决(jue)用(yong)户(hu)的实际需求，并创(chuang)造AI时代(dai)的超级应用(yong)，推动公司(si)核心搜索业务和(he)云服务的发展。
（二）速度(du)秒杀GPT-4o！Mistral AI开源首(shou)个22B代(dai)码模型破记录
近日，欧洲的Mistral公司(si)推出了名(ming)为Codestral的开源编(bian)程(cheng)大模型，它以22B参数量在性能(neng)上超越了70B参数的Code Llama。Codestral支持80多种编(bian)程(cheng)语言，并实现了32k的上下文窗(chuang)口长度(du)，大幅提高了处理能(neng)力。它在多项编(bian)程(cheng)语言测试中取得(de)了优异成绩，特别是在Python代(dai)码生成和(he)SQL的Spider测试中表现突出。此外，Codestral还支持代(dai)码填充补全功(gong)能(neng)，并已集成到多个大模型框架和(he)开发者平台中。尽管模型性能(neng)卓(zhuo)越，但(dan)Mistral发布的Codestral仅可用(yong)于非商业用(yong)途，遵循(xun)严格的“非生产(chan)”许(xu)可协议（MNPL），这一限制引发了一些开源社区成员的不(bu)满。
（三）腾讯元(yuan)宝AI助手上线，开启(qi)公众号内(nei)容新生态(tai)
5月30日，备受期待的腾讯元(yuan)宝于正式上线，并以其出色的AI搜索功(gong)能(neng)受到关(guan)注。该(gai)产(chan)品能(neng)够访问高质量的微(wei)信公众号内(nei)容作为信息源，显著提升了AI搜索的回(hui)答质量。作者通过亲身体验发现，腾讯元(yuan)宝在处理最新问题时，能(neng)够综合多个来(lai)源，尤其是公众号文章(zhang)，给出全面且高质量的回(hui)答。此外，元(yuan)宝还具备文档总结、翻译、图片识别等多种功(gong)能(neng)，并支持多文档和(he)链接阅(yue)读，显示出腾讯在AI领域的野心和(he)实力。作者对元(yuan)宝的未来(lai)及其对公众号生态(tai)的潜在正面影响抱有极大期待。
（四）SEAL大模型排行榜发布，Claude 3 Opus数学领域夺冠
5月30日，由27岁华裔创(chuang)始人Alexandr Wang领导的Scale AI推出了全新的大型语言模型（LLM）排行榜——SEAL。这个排行榜以其私有数据、专家评估(gu)和(he)持续更(geng)新的特点迅速获得(de)AI界的认可。SEAL排行榜强调公正性、高质量和(he)可信度(du)，定期引入新的数据集和(he)模型以保持动态(tai)竞争环境。在最新发布的排行榜中，Claude 3 Opus在数学分类榜中超越了GPT-4 Turbo Preview，夺得(de)第一名(ming)，显示了其在数学和(he)推理领域的卓(zhuo)越能(neng)力。此外，Scale AI还设计了新的数学和(he)推理数据集GSM1k，旨在全面评估(gu)模型的各方面能(neng)力，避免过拟合问题。业界专家如Jim Fan和(he)Andrej Karpathy对SEAL排行榜的发布表示肯定，认为它是对现有评估(gu)体系的重要补充。
（五）浪潮信息发布源2.0-M32大模型，性能(neng)对标Llama 3，算力消耗(hao)大幅降低
5月28日，浪潮信息最近发布了一款全新的基于MoE（Mixture of Experts）的源2.0-M32开源大模型，该(gai)模型不(bu)仅全面开源且支持免费商用(yong)，而且在模型性能(neng)上能(neng)够与700亿参数规模的Llama 3相媲美。源2.0-M32拥有400亿参数量和(he)37亿激(ji)活参数，其在训练、微(wei)调和(he)推理过程(cheng)中的算力开销显著低于Llama3-70B，具体来(lai)说(shuo)，源2.0-M32单Token下训练和(he)推理所需的算力资源仅为Llama3-70B的1/19。这一技术进步得(de)益于浪潮信息在算法结构、数据获取和(he)算力方面的创(chuang)新，包括引入基于注意(yi)力机制的门控网络技术和(he)局部注意(yi)力过滤增强机制（LFA），以及在数据层面的训练Token数量的显著提升和(he)流(liu)水并行的方法。浪潮信息的这一创(chuang)新为企业提供了一个更(geng)为经济、高效的大模型落地方案，进一步推动了大模型在各行各业的应用(yong)普及。
三、前沿观点
（一）OpenAI研究员解析语言模型评估(gu)的重要性与挑战
近日，OpenAI研究员Jason Wei在其最新博客文章(zhang)中强调了语言模型（LLM）评估(gu)的重要性，并探讨了成功(gong)评估(gu)应具备的因素。他指出评估(gu)基准是研究社区的直接激(ji)励，与模型性能(neng)的重大突破密切相关(guan)。文章(zhang)总结了评估(gu)在NLP社区获得(de)关(guan)注所面临的“七宗罪”，并讨论了如何创(chuang)建和(he)推广有效的评估(gu)测试。Wei还分享了他对评估(gu)基准的个人见(jian)解，包括成功(gong)评估(gu)的特质、推广新评估(gu)的策略，以及评估(gu)基准在LLM领域中如何流(liu)行起来(lai)的原因。
（二）中国AI创(chuang)业者对行业前景的看法：差距、挑战与新机遇
在第四届BEYOND国际科技创(chuang)新博览会的“AI Panel”圆桌(zhuo)对话中，澳门科技总会会长贺建东、商汤科技联合创(chuang)始人徐冰、科大讯飞董事长刘庆峰和(he)壁仞科技创(chuang)始人张文就中美AI领域的优势、AI发展的合理边界及创(chuang)业机遇进行了深入讨论。徐冰认为中美之间在算力上存在约(yue)10倍的差距，但(dan)这一差距可通过资金投入弥补。张文则(ze)表示，未来(lai)创(chuang)业可能(neng)不(bu)再选择AI领域，而是转向餐饮业，以避免潜在的美国制裁(cai)。刘庆峰指出，中国的大公司(si)在市场(chang)中的主导地位对中小(xiao)企业创(chuang)新不(bu)利，呼吁建立更(geng)良(liang)性的生态(tai)。三位企业家还就AI发展阶(jie)段、未来(lai)影响以及创(chuang)业时机等问题分享了各自的看法，普遍认为AI发展是一个长期过程(cheng)，需要法律、伦理和(he)人文的协同推动，并强调了跨学科结合AI的创(chuang)新潜力。
（三）国内(nei)大模型价格战：创(chuang)新与市场(chang)竞争的较量
近期，国内(nei)大模型领域爆发价格战，以字节跳动、阿里云、百度(du)、腾讯云和(he)科大讯飞为代(dai)表的科技巨头纷纷大幅降低大模型服务价格，甚至推出免费版本，以吸(xi)引开发者和(he)市场(chang)关(guan)注。这场(chang)价格战背(bei)后，实际上是中美科技企业在AI大模型竞赛中选择了不(bu)同的发展路径(jing)：美国企业更(geng)注重技术创(chuang)新，而中国企业则(ze)更(geng)倾向于通过价格竞争来(lai)快速占领市场(chang)。尽管降价策略短期内(nei)对开发者有利，但(dan)业内(nei)人士提醒，开发者在选择大模型时应关(guan)注模型能(neng)力与应用(yong)场(chang)景的匹配，避免因贪图便宜而增加创(chuang)业成本。同时，降价更(geng)多被视为一种营销手段，旨在吸(xi)引开发者加入，为大模型生态(tai)注入数据和(he)用(yong)云量，推动整个AI应用(yong)生态(tai)的繁荣。
（四）孙茂松教授(shou)展望大模型技术未来(lai)：竞争、创(chuang)新与挑战
近期，在北大光(guang)华和(he)度(du)小(xiao)满联合推出的大模型公开课上，清华大学人工智(zhi)能(neng)研究院常务副院长孙茂松教授(shou)发表了题为“生成式人工智(zhi)能(neng)及大模型对科技、文化和(he)教育的影响”的演讲。孙教授(shou)认为，AI将推动技术创(chuang)新的变革，但(dan)信任风险(xian)和(he)安(an)全管理也将成为重要议题。他预测，到2026年，超过80%的企业将使用(yong)生成式AI，而目前这一比例不(bu)足(zu)5%。孙教授(shou)强调，大模型技术将深刻影响教育模式，但(dan)也可能(neng)带来(lai)“幻觉现象”，需要认真(zhen)对待和(he)防范。他还提到，尽管中国在大模型的数量上位列第二，与美国相比仍(reng)有较大差距，中国需提升大模型的能(neng)力，并在未来(lai)三年内(nei)在垂直领域开发出有影响力的技术和(he)产(chan)品。最后，孙教授(shou)鼓励企业和(he)研究者探索大模型在垂直领域的应用(yong)，形成独特竞争优势，并提醒终身学习的重要性，以应对AI带来(lai)的挑战。
来(lai)源：每(mei)经科技提供
每(mei)日经济新闻